基于边缘检测与支持向量机的关节软骨自动分割算法研究

目的设计并实现一种针对核磁共振成像(MRI)图像的关节软骨自动分割算法。方法利用像素的整体与局部特征分别构建二分类支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对股软骨、胫软骨及髌软骨进行自动分割。首先提出一种基于边缘数目反馈的Canny检测器阈值迭代法并利用该方法提取图像的主要边缘,随后根据特征参数对提取的边缘进行识别并标记出不同的骨-软骨边缘,利用训练的SVM分类器对软骨进行初步分割并根据软骨的解剖位置缩小搜索空间,最后利用形态学操作对初步分割结果进行优化。结果自动分割结果中软骨的形态轮廓与原始图像吻合效果好,股软骨、胫软骨及髌软骨的Dice’s系数平均值分别为0.80、0.76、0.74,与手工分割结果具有较好的一致性。结论该算法能够准确、快速地分割出MRI图像中不同的软骨组织。